CN106221727A - 一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法及系统，属于汽油吸附脱硫技术领域，能够及时、高效的诊断出闭锁料斗出现的异常情况，提高汽油的生产效率。该异常诊断方法包括：通过闭锁料斗控制系统读取闭锁料斗的检测变量；根据所读取的检测变量，对闭锁料斗进行异常诊断；将诊断结果实时显示于人机操作界面。

Description

一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及汽油吸附脱硫技术领域，具体而言，涉及一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法及系统。

背景技术

随着全球环保意识的日益增强，各国对车用燃料中的硫含量等指标也提出了越来越严格的要求。

汽油吸附脱硫装置(简称S Zorb装置)基于吸附作用原理，选择性的吸附汽油中含硫化合物中的硫原子，而达到脱硫目的。与传统的选择性加氢脱硫相比，汽油吸附脱硫装置具有脱硫率高、辛烷值损失小、氢耗低、操作费用低等优点。

S Zorb装置主要包括进料与脱硫反应、吸附剂再生、吸附剂循环和产品稳定四个部分，其工艺流程大致如下：

催化裂化产生的汽油进入反应器，发生流化床吸附脱硫反应，脱硫后的汽油经空冷、水冷后去稳定塔产出精制汽油产品。

此外，为了维持吸附剂的活性，使S Zorb装置能够连续作业，需要将反应氢系统中吸附了汽油中硫的吸附剂(以下简称待生吸附剂)，通过闭锁料斗送入低压氧系统氧化成活性较高的吸附剂(以下简称再生吸附剂)。吸附剂的循环装置如图1所示，其工作流程主要包括以下步骤：

S1.1对闭锁料斗进行压力调整。

S1.2吸附了汽油中硫的待生吸附剂从反应器一侧的T型口溢出，进入反应接收器，通过压差和重力作用进入闭锁料斗。

S2.1对闭锁料斗进行初步泄压。

S2.2对闭锁料斗进行第二次泄压。

S3.0对闭锁料斗内部进行氮气吹扫。

S4.1调整闭锁料斗内部的压力。

S4.2将待生吸附剂排入再生进料罐。

S5.0保持闭锁料斗的温度、压力状态。同时，在再生器中，待生吸附剂与空气中的氧气发生氧化反应，生成活性较高的再生吸附剂，之后再生器中的再生吸附剂被送入到再生接收器中。

S6.1调整闭锁料斗内部的压力。

S6.2通过差压和重力作用，使再生吸附剂进入闭锁料斗。

S7.0在闭锁料斗内进行氮气吹扫置换。

S8.0利用热氢气对闭锁料斗进行充压，使再生吸附剂进入反应还原器。

S9.0将闭锁料斗排空，完成一次吸附剂的循环操作。

如图1所示，吸附剂的循环装置中安装的主要检测仪表和分析仪包括：流量仪表F₃，用于检测闭锁料斗上部气体排出管道的流量；压力仪表P₃，用于检测闭锁料斗上部气体排出口的压力；组分分析仪A₃，用于分析闭锁料斗顶部释放的气体的组分(氧气含量和烃含量)；流量仪表F₉，用于检测热氮气的流量；温度仪表T₁₀，用于检测闭锁料斗内部的温度。

闭锁料斗运行的环境工况复杂，仪表和阀门活动也很频繁，可能导致闭锁料斗运行异常的自身因素约为42个。一旦闭锁料斗出现问题，需要较长时间才能恢复到正常状态，其运行工况对吸附剂活性的影响是一个长滞后的过程。但是，目前并没有一种有效的方式，能够及时发现闭锁漏斗出现的异常情况，而闭锁漏斗经常出现非计划停车或安全事故，降低了汽油的生产效率。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法及系统，能够及时、高效的诊断出闭锁料斗出现的异常情况，从而有效减少非计划停车或其他安全事故的发生，提高了汽油的生产效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法，包括：

通过闭锁料斗控制系统读取闭锁料斗的检测变量；

根据所读取的检测变量，对闭锁料斗进行异常诊断；

将诊断结果实时显示于人机操作界面。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述对闭锁料斗进行异常诊断，包括以下步骤中的至少一种：

对仪表进行异常诊断；

对各个步序的操作性能指数进行异常诊断；

对吸附剂的循环速率进行异常诊断；

对物料的流量和组分进行异常诊断。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述对仪表进行异常诊断，具体为：

判断仪表输出的检测数据是否属于由故障引起的坏值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述对各个步序的操作性能指数进行异常诊断，具体为：

计算每个步序的操作性能指数；

判断每个步序的操作性能指数是否超出了正常范围。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述对吸附剂的循环速率进行异常诊断，具体为：

计算闭锁料斗内的流化状态；

当所述流化状态为密相时，计算吸附剂的质量；

将所述吸附剂的质量换算为吸附剂的循环速率。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述对物料的流量和组分进行异常诊断，具体为：

基于动态观测器算法，根据所读取的检测变量中的流量数据和压力数据，计算出闭锁料斗中的流量软仪表的值；

基于组分动态观测器算法，根据所读取的检测变量中的组分数据，计算出闭锁料斗中的组分软仪表的值；

根据所述流量软仪表的值和所述组分软仪表的值，判断物料的流量和组分是否存在异常。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述将诊断结果实时显示于人机操作界面之后，还包括：

在人机操作界面显示闭锁料斗发生异常的原因分析信息；

在人机操作界面显示报警信息和操作指导信息；

在人机操作界面显示报警历史数据。

第二方面，本发明实施例还提供一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断系统，包括闭锁料斗控制系统、数据库、诊断装置和人机操作界面；

所述闭锁料斗控制系统用于连接闭锁料斗；

所述诊断装置用于读取闭锁料斗的检测变量，根据所读取的检测变量，对闭锁料斗进行异常诊断，并将诊断结果实时显示于所述人机操作界面；

所述数据库用于存储所读取的检测变量。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述诊断装置包括以下模块中的至少一种：

仪表诊断模块，用于对仪表进行异常诊断；

步序诊断模块，用于对各个步序的操作性能指数进行异常诊断；

循环速率诊断模块，用于对吸附剂的循环速率进行异常诊断；

物料诊断模块，用于对物料的流量和组分进行异常诊断。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，该系统还包括与所述诊断装置连接的仪表维护站、设备维护操作站、现场无线PDA。

本发明实施例带来了以下有益效果：本发明实施例提供的汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法中，能够实时读取闭锁料斗的温度、压力、料位、组分等检测变量，并根据这些检测变量诊断闭锁料斗是否存在异常情况。当诊断出异常情况时，将异常情况实时显示于人机操作界面，使操作人员能够及时发现闭锁料斗出现的故障，或能够预测出潜在的故障风险，并及时处理故障。因此，采用本发明实施例提供的技术方案，能够及时、高效的诊断出闭锁料斗出现的异常情况，从而有效减少非计划停车或其他安全事故的发生，提高了汽油的生产效率。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了现有的闭锁料斗工作系统的示意图；

图2示出了本发明实施例所提供的汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法的流程图；

图3示出了本发明实施例所提供的汽油吸附脱硫装置的吸附剂的循环速率计算方法的流程图；

图4示出了本发明实施例中闭锁料斗工作系统的示意图；

图5示出了本发明实施例所提供的软仪表计算方法的流程图；

图6示出了本发明实施例所提供的汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断系统的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前闭锁料斗在运行过程中，主要存在以下几个问题：

1)由于吹扫等原因，闭锁料斗内的料位波动较大，导致料位信息不能直观的反映吸附剂的循环速率的变化。由于没有循环速率的量化信息，操作人员只能慢慢摸索着调节闭锁料斗中料位的高限设定，不便于实时控制反应器中吸附剂的活性及脱硫的反应深度，调整过程比较缓慢。

2)闭锁料斗工作系统中使用了分析仪、压力、温度、流量等20多台检测仪表，用于监测闭锁料斗复杂多变的工况。仪表的可靠性问题将影响到闭锁料斗的控制与运行，仪表的故障严重时会导致连锁停车。因此，需要对这些仪表进行故障侦测，发现问题时，及时预警，防止不必要的误控制操作。

3)闭锁料斗工作系统通过控制30多个程控阀的开关完成吹扫、冲压、泄压、装料、排料等动作。在高频度，高苛刻度的运转状态下，闭锁料斗出现故障的频率相对较高，容易导致闭锁料斗出现程序故障、管线堵塞等问题。

4)闭锁料斗在进行9个循环步序操作时，闭锁料斗的多路流体的组分不断变化，导致现有的流量检测误差大，影响操作人员的判断与生产统计。

5)关键控制回路由于工艺变化或调节阀的问题，会引起控制性能下降或参数震荡等问题，造成潜在的操作安全隐患。

6)闭锁料斗分为9步序运行，工艺参数随运行步序不断变化，统一设定一组报警参数无法适用于所有步序下的工况。

基于此，本发明实施例提供的一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法及系统，能够及时、高效的诊断出闭锁料斗出现的异常情况，从而有效减少非计划停车或其他安全事故的发生，提高了汽油的生产效率。

实施例一：

本发明实施例提供一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法，如图2所示，该方法主要包括以下步骤：

步骤S0：对闭锁料斗工作系统进行初始化配置。

本步骤中主要配置闭锁料斗的系统参数，包括闭锁料斗设计数据、初始参数、用户数据等。

步骤S1：通过闭锁料斗控制系统读取闭锁料斗的检测变量。

闭锁料斗控制系统(Lockhopper Management System，简称LMS)是用于控制闭锁料斗的专用系统，能够实现对吸附剂输送的逻辑控制以及安全连锁保护。本步骤中，通过闭锁料斗控制系统读取的检测变量主要包括温度、压力、流量、料位、组分等模拟参数，以及闭锁料斗控制系统的报警数据。所读取的检测变量可以更新至数据库中。

步骤S2：根据所读取的检测变量，对闭锁料斗进行异常诊断。

本实施例中进行的异常诊断包括以下四个方面：

步骤S21：对仪表进行异常诊断。

本步骤主要诊断仪表检测数据的可靠性，判断仪表输出的检测数据是否属于由故障引起的跳变、冻结，以及仪表或控制系统的通信故障引起的坏值等异常情况。

步骤S22：对各个步序的操作性能指数进行异常诊断。

首先根据检测变量，计算9个循环步序中每个步序的操作性能指数(KPI)。具体的，对于每个闭锁料斗的循环步序，都计算相应的KPI。KPI包括步序内顺控的质量(例如与目标控制值的差距)、步序内特定的压差等指标。

然后判断9个循环步序中每个步序的操作性能指数是否超出了正常范围。闭锁料斗运行过程中可能出现的阀门故障、管线堵塞、授料困难等异常工况，采用单一的仪表实时测量值不容易判断。而本实施例中，根据闭锁料斗的工艺流程，结合多个检测仪表的测量值计算出能够直接表征这些异常工况的KPI值。当出现这些异常工况后，就可以发出预警或报警提示，同时还可以给出导致异常的原因和消除报警的操作建议。KPI的报警上下限可以根据实际情况进行改动，综合KPI的上下限固定为0和1，KPI值接近0表示该步序正常运行，KPI值越接近1则表示异常工况越严重。

此外，还可以增加综合KPI的预警提示功能，通过判断当前工况仪表测量值的异常度，预测并评估当前测量值是否正在变得异常，如果异常度超过限定值，则产生预警提示，表示当前工况正在变得异常。

闭锁料斗在进行9个循环步序操作时，对于闭锁料斗的多路流体的组分不断变化，导致的流量检测误差大的问题，本步骤中通过对每个步序设置KPI值，使每个步序都能更加精确的诊断出异常情况。并且，对每个步序分别设置KPI值，也解决了现有的统一设定的报警参数无法适用于所有步序的问题。

步骤S23：对吸附剂的循环速率进行异常诊断。

首先根据闭锁料斗的温度、压力、吹扫流量等检测变量，计算闭锁料斗内的流化状态。当流化状态为密相时，根据上述检测变量计算吸附剂的质量。如果此时的流化状态为稀相，则终止本次吸附剂的循环速率的异常诊断，待下一个循环重新进行诊断。

然后将吸附剂的质量换算为吸附剂的循环速率，即可对比此时的吸附剂的循环速率与正常生产时相比是否存在较大偏差，从而诊断出吸附剂的循环速率是否存在异常。

上述循环速率的诊断过程是随着闭锁料斗的异常诊断方法循环进行的。进一步的是，在每次计算闭锁料斗内的流化状态之前，还可以先检查是否有新的化验数据，以得到吸附剂的化验循环速率，从而对之后计算出的吸附剂的循环速率进行修正。具体的循环速率计算方法在下面的实施例二中进行详细描述。

步骤S24：对物料的流量和组分进行异常诊断。

首先基于动态观测器算法，根据所读取的检测变量中的流量数据和压力数据，计算出闭锁料斗中的多个流量软仪表的值。

然后基于组分动态观测器算法，根据所读取的组分数据等检测变量，计算出闭锁料斗中的多个组分软仪表的值。

根据流量软仪表的值和组分软仪表的值，即可判断物料的流量和组分是否存在异常，即是否属于正常的物料平衡范围之内。

具体的物料的流量和组分的计算方法，会在下面的实施例三中进行更加详细的描述。

在步骤S2中，对闭锁料斗的循环步序及与闭锁料斗相关的工艺、设备建立了异常诊断模型，诊断方式包括针对KPI设置报警、预警，基于工艺机理模型(如物料平衡)的异常判断，以及从闭锁料斗控制系统读入的报警信息等。

在其他实施方式中，也可以只对上述步骤S21至步骤S24中的一项、两项或三项进行诊断。

步骤S3：将诊断结果实时显示于人机操作界面。

人机操作界面(Human Machine Interface，简称HMI)能够以异常和报警的一览界面进行显示，其中包括步骤S2中诊断出的异常情况以及闭锁料斗控制系统中产生的报警信息。

在步骤S3之后，还可以进一步包括以下步骤：

步骤S4：在人机操作界面显示闭锁料斗发生异常的原因分析信息。

人机操作界面以异常原因分析界面进行显示，对于每个异常、报警显示可能的原因、相关的异常信息，以及历史趋势等信息，从而帮助操作人员迅速判断异常、报警的原因。

步骤S5：在人机操作界面显示报警信息和操作指导信息。

人机操作界面以报警信息和操作指导界面进行显示，确定了异常、报警的原因后，系统将会提供应对异常、报警的措施和指导信息。

步骤S6：在人机操作界面显示报警历史数据。

人机操作界面以报警历史数据界面进行显示，其中包括报警历史分析与报表，从而为操作人员提供历史数据与报警事件等信息的历史查询途径。

步骤S7：结束本次异常诊断的循环，等待达到预定的执行周期后，返回步骤S1，进行新的一次异常诊断的循环周期。

本发明实施例提供的闭锁料斗的异常诊断方法中，能够实时读取闭锁料斗的温度、压力、料位、组分等检测变量，并根据这些检测变量诊断闭锁料斗在仪表、步序、循环速率、物料平衡等方面是否存在异常情况。当诊断出异常情况时，将异常情况实时显示于人机操作界面，使操作人员能够及时发现闭锁料斗出现的故障，或能够预测出潜在的故障风险，并及时处理故障。因此，采用本发明实施例提供的异常诊断方法，能够及时、高效的诊断出闭锁料斗出现的仪表故障、程序故障、管线堵塞、控制性能下降、参数震荡等异常情况，从而有效减少非计划停车或其他安全事故的发生，提高了汽油的生产效率。

实施例二：

本发明实施例提供一种汽油吸附脱硫装置的吸附剂的循环速率计算方法，可应用于实施例一提供的闭锁料斗的异常诊断方法，作为异常诊断的一项依据。该吸附剂的循环速率计算方法也可以独立进行，只针对吸附剂的循环速率进行计算和监测。本实施例中所计算出的吸附剂的循环速率，包括待生吸附剂的循环速率M₁和再生吸附剂的循环速率M₂。

本实施例中，以独立进行的情况为例进行说明。

如图3所示，本发明实施例提供的吸附剂的循环速率计算方法主要包括以下步骤：

步骤S200：对闭锁料斗工作系统进行初始化配置。

本步骤中主要配置闭锁料斗的系统参数，包括闭锁料斗设计数据、初始参数、用户数据等。

步骤S201：读取闭锁料斗的检测变量。

具体的，可以通过闭锁料斗控制系统读取闭锁料斗的检测变量，主要包括温度、压力、流量、料位、组分等检测变量。

步骤S202：对仪表进行异常诊断。

在开始计算吸附剂的循环速率之前，可以先诊断仪表输出的监测数据是否存在异常，比如是否属于由故障引起的跳变、冻结，以及仪表或控制系统的通信故障引起的坏值等异常情况。

如果诊断出仪表出现异常，则终止本次吸附剂的循环速率的计算，跳转至步骤S209。

步骤S203：检查是否有更新的吸附脱硫化验数据。

如果有，则读取吸附脱硫化验数据，吸附脱硫化验数据具体包括吸附剂的硫差化验数据和汽油脱硫量的化验数据。然后基于所读取的吸附脱硫化验数据，计算吸附剂的化验循环速率M_L，具体包括待生吸附剂的化验循环速率M_L1和再生吸附剂的化验循环速率M_L2。

因为本实施例中的各个步骤是循环进行的，所以所计算出的待生吸附剂的循环速率M₁和再生吸附剂的循环速率M₂是不断更新的。相比于M₁和M₂的更新频率，吸附脱硫化验数据更新的频率很低，但根据吸附脱硫化验数据计算出的M_L1、M_L2比M₁、M₂更加接近真实值。

因此，M_L1、M_L2可以用作M₁、M₂的参考值。如果M_L1、M_L2与上一循环中计算出的M₁、M₂相差较多，则表示所计算出的M₁、M₂存在较大偏差。此时，可根据偏差对吸附剂的相关参数(例如含碳量，含水量，空隙率等)，在操作人员的确认下进行修正计算，使之后计算出的M₁、M₂能够更加接近于M_L1、M_L2。

步骤S204：根据检测变量，计算闭锁料斗内的流化状态。

首先根据所读取的检测变量，计算闭锁料斗的软仪表变量。其中包括多个物料的流量的软仪表变量，以及多个物料的组分的软仪表变量。具体的软仪表变量的计算方法，会在下面的实施例三中进行更加详细的描述。

然后根据所读取的检测变量及所计算出的软仪表变量，计算闭锁料斗内的流化状态。具体的流化状态的计算方法，可以参见《化工工艺设计手册》(吴德荣等著，化学工业出版社，2009)中关于流化床反应器的相关描述。

步骤S205：当流化状态为密相时，则根据检测变量以及软仪表变量计算吸附剂的质量。

另一方面，当流化状态为稀相时，则终止本次吸附剂的循环速率的计算，跳转至步骤S209。

步骤S206：将吸附剂的质量换算为吸附剂的循环速率。

这样即可计算出吸附剂的循环速率，其中包括待生吸附剂的循环速率M₁和再生吸附剂的循环速率M₂。

步骤S207：将所得到的吸附剂的循环速率保存至数据库。

步骤S208：根据所得到的吸附剂的循环速率，计算闭锁料斗中料位的设定值。

根据计算得到的待生吸附剂的循环速率M₁和再生吸附剂的循环速率M₂，可以计算出闭锁料斗中料位的设定值，为操作人员提供了更加精确的氢气、氮气流量数据，实现氢气、氮气用量的优化，减少氢气、氮气的使用量，也为车间的生产统计提供了精确的数据。

步骤S209：结束本次吸附剂的循环速率的计算，并重新返回步骤S201，进行下一次的循环计算。

本发明实施例提供的吸附剂的循环速率计算方法中，根据闭锁料斗的检测变量，基于闭锁料斗的流化状态，能够方便、快捷的计算出待生吸附剂和再生吸附剂的循环速率，从而得到了吸附剂的循环速率的量化信息。那么操作人员就能够准确的调节闭锁料斗中料位的高限设定，实现了实时控制反应器中吸附剂的活性及脱硫的反应深度。此外，还获得了更加精确的氢气、氮气流量数据，实现氢气、氮气用量的优化，减少氢气、氮气的使用量，也为车间的生产统计提供了精确的数据。

实施例三：

本发明实施例提供一种汽油吸附脱硫装置的软仪表计算方法，可应用于实施例一提供的闭锁料斗的异常诊断方法，作为异常诊断的一项依据。该软仪表计算方法也可以独立进行，只为操作人员提供吸附脱硫装置中更加全面的物料、流量、组分等检测变量。

本实施例中，以独立进行的情况为例进行说明。

如图4所示，本实施例中，在闭锁料斗的内部及其周边管道，设置的软仪表包括多个流量软仪表和多个组分软仪表。

其中的流量软仪表包括：流量软仪表F_1M，用于检测吹扫管线到闭锁料斗的气体流量；流量软仪表F_3M，用于检测闭锁料斗上部气体排出管道的流量；流量软仪表F_4M，用于检测从反应接收器到闭锁料斗的气体流量；流量软仪表F_5M，用于检测闭锁料斗底部去反应还原器的气体流量；流量软仪表F_6M，用于检测闭锁料斗底部去再生进料罐的气体流量；流量软仪表F_7M，用于检测从再生接收器到闭锁料斗的气体流量；流量软仪表F_9M，用于检测热氮气的流量；流量软仪表F_10M，用于检测闭锁料斗内部气体流量；流量软仪表F_11M，用于检测循环氢气流量。

组分软仪表包括：组分软仪表A_1M，用于检测吹扫气体组分；组分软仪表A_3M，用于检测闭锁料斗顶部释放气体组分；组分软仪表A_9M，用于检测热氮气气体组分；组分软仪表A_10M，用于检测闭锁料斗内部气体组分；组分软仪表A_11M，用于检测循环氢气的气体组分。以上每个组分软仪表所检测的组分包括氧气、烃含量、氢气、氮气等。

除上述软仪表以外，闭锁料斗的内部及其周边管道还包括原本就设置好的流量仪表F₃、压力仪表P₃、组分分析仪A₃、流量仪表F₉和温度仪表T₁₀。

如图5所示，本发明实施例提供一种汽油吸附脱硫装置的软仪表计算方法包括以下步骤：

步骤S300：对闭锁料斗工作系统进行初始化配置。

本步骤中主要配置闭锁料斗的系统参数，包括闭锁料斗设计数据、初始参数、用户数据等。

步骤S301：读取闭锁料斗的检测变量。

具体的，可以通过闭锁料斗控制系统读取闭锁料斗的检测变量，主要包括温度、压力、流量、料位、组分等检测变量，也就是流量仪表F₃、压力仪表P₃、组分分析仪A₃、流量仪表F₉和温度仪表T₁₀的检测变量。

步骤S302：对仪表进行异常诊断。

在开始软仪表计算之前，可以先诊断仪表输出的监测数据是否存在异常，比如是否属于由故障引起的跳变、冻结，以及仪表或控制系统的通信故障引起的坏值等异常情况。

如果诊断出仪表出现异常，则终止本次软仪表计算，跳转至步骤S307。

步骤S303：基于动态观测器算法，根据所读取的检测变量中的流量数据和压力数据，计算出闭锁料斗中的多个流量软仪表的值。

具体的，根据流量仪表F₃、压力仪表P₃、流量仪表F₉检测的流量数据和压力数据，并借助动态物料平衡方程组，即可计算出各个流量软仪表的值。

动态物料平衡方程组由多个动态平衡微分方程式组成，动态平衡微分方程式可以基于闭锁料斗在某一状态下各个组分的物料平衡关系列出。例如，在某一状态下，流入闭锁料斗的气体包括来自再生接收器的再生吸附剂等气体、循环氢气、热氮气，分别对应流量软仪表F_7M、流量软仪表F_11M、流量仪表F₉；流出闭锁料斗的气体包括闭锁料斗上部管道排出气体、闭锁料斗底部去反应还原器的气体、闭锁料斗底部去再生进料罐的气体，分别对应流量仪表F₃、流量软仪表F_5M、流量软仪表F_6M。并且，此时的闭锁料斗处于动态平衡状态，则根据理想气体状态方程可以列出以下微分方程式：

$V\frac{dP}{dt}=RT({\mathrm{nF}}_{7M}+{\mathrm{nF}}_{8M}+{\mathrm{nF}}_9-{\mathrm{nF}}_3-{\mathrm{nF}}_{5M}-{\mathrm{nF}}_{6M})$

其中，V为闭锁料斗的内部体积，P为闭锁料斗的内部压力，R为理想气体常数，T为闭锁料斗的内部温度，nF为摩尔流量。将摩尔流量nF乘以相对应气体的分子量，即为流量仪表或流量软仪表的流量F。

采用以上微分方程式，针对不同组分列出多个动态平衡微分方程式，组成动态物料平衡方程组，即可计算出各个流量软仪表的值。

步骤S304：基于组分动态观测器算法，根据所读取的组分数据等检测变量，计算出闭锁料斗中的多个组分软仪表的值。

具体的，基于组分动态观测器算法，利用组分分析仪A₃在每个步序中的氧气和烃含量的数据，计算出组分软仪表A_1M、A_9M、A_11M在每个步序中的值。

然后，基于氧气和烃的动态物料平衡方程式，可以根据上述流量软仪表F_5M、F_6M、F_7M、F_10M、F_11M及组分软仪表A_1M、A_9M、A_11M的值计算出组分软仪表A_3M、A_10M的值。

其中，将组分软仪表A_3M的值相比于组分分析仪A₃的检测结果，其变化更加超前，从而能够在一定程度上改善组分分析仪采样引起的滞后，使操作人员能够更及时的得知闭锁料斗排气口处的组分。

步骤S305：根据流量软仪表的值和组分软仪表的值，判断物料的流量和组分是否存在异常。

根据上述各个流量软仪表以及组分软仪表的值，即可判断闭锁料斗中物料的流量和组分是否存在异常，也就是判断闭锁料斗是否属于正常的物料平衡范围之内。

步骤S306：将所得到的软仪表数据保存至数据库。

步骤S307：结束本次软仪表计算，并重新返回步骤S301，进行下一次的循环计算。

采用本发明实施例提供的汽油吸附脱硫装置的软仪表计算方法，操作人员能够更加高效、及时的判断或预测出潜在的设备故障或工艺故障，并及时处理故障，从而有效减少非计划停车或其他安全事故的发生，提高了汽油的生产效率。

通过设置多个流量软仪表和组分软仪表，还获得了更加精确的氢气、氮气流量数据和组分数据，实现氢气、氮气用量的优化，减少氢气、氮气的使用量，也为车间的生产统计提供了精确的数据。

另外，本实施例中所设置的组分软仪表，能够用于检查、校验组分分析仪的结果和问题。当组分分析仪出现故障时，组分软仪表的值还能临时替代组分分析仪的分析结果，使整个系统继续运行，减少非计划停车。

实施例四：

本发明实施例提供一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断系统，如图6所示，该系统包括闭锁料斗控制系统41、数据库42、诊断装置43和人机操作界面。

其中，闭锁料斗控制系统41用于连接闭锁料斗40，并实时监控闭锁料斗40的工作状态及检测变量。诊断装置43用于通过闭锁料斗控制系统41读取闭锁料斗40的检测变量，根据所读取的检测变量，对闭锁料斗40进行异常诊断，并将诊断结果实时显示于人机操作界面。诊断装置43读取的检测变量主要包括温度、压力、流量、料位、组分等模拟参数，以及闭锁料斗控制系统41的报警数据。数据库42通过数据接口与闭锁料斗控制系统41相连，用于存储所读取的检测变量。

人机操作界面可以设置在中控室操作站44中，人机操作界面能够以异常和报警的一览界面进行显示。此外，人机操作界面还能够显示闭锁料斗发生异常的原因分析信息，报警信息和操作指导信息，以及报警历史数据。操作人员通过观看人机交互界面显示的各种信息，能够及时、有效的发现闭锁料斗出现的故障，或能够预测出潜在的故障风险，并及时处理故障。

本实施例中，诊断装置43具体包括仪表诊断模块431、步序诊断模块432、循环速率诊断模块433、物料诊断模块434，以及步序指标模块435。

仪表诊断模块431用于对仪表进行异常诊断。具体用于诊断仪表检测数据的可靠性，判断仪表输出的检测数据是否属于由故障引起的跳变、冻结，以及仪表或控制系统的通信故障引起的坏值等异常情况。

步序诊断模块432用于对各个步序的操作性能指数进行异常诊断。首先借助步序指标模块435根据检测变量，计算9个循环步序中每个步序的KPI，KPI包括步序内顺控的质量(例如与目标控制值的差距)、步序内特定的压差等指标。

然后步序诊断模块432判断9个循环步序中每个步序的操作性能指数是否超出了正常范围。闭锁料斗运行过程中可能出现的阀门故障、管线堵塞、授料困难等异常工况，采用单一的仪表实时测量值不容易判断。而本实施例中，根据闭锁料斗的工艺流程，结合多个检测仪表的测量值计算出能够直接表征这些异常工况的KPI值。当出现这些异常工况后，就可以发出预警或报警提示，同时还可以给出导致异常的原因和消除报警的操作建议。KPI的报警上下限可以根据实际情况进行改动，综合KPI的上下限固定为0和1，KPI值接近0表示该步序正常运行，KPI值越接近1则表示异常工况越严重。

此外，还可以增加综合KPI的预警提示功能，通过判断当前工况仪表测量值的异常度，预测并评估当前测量值是否正在变得异常，如果异常度超过限定值，则产生预警提示，表示当前工况正在变得异常。

闭锁料斗在进行9个循环步序操作时，对于闭锁料斗的多路流体的组分不断变化，导致的流量检测误差大的问题，通过步序诊断模块432对每个步序设置KPI值，使每个步序都能更加精确的诊断出异常情况。并且，对每个步序分别设置KPI值，也解决了现有的统一设定的报警参数无法适用于所有步序的问题。

循环速率诊断模块433用于对吸附剂的循环速率进行异常诊断。循环速率诊断模块433能够根据闭锁料斗的温度、压力、吹扫流量等检测变量，计算闭锁料斗内的流化状态。当流化状态为密相时，根据上述检测变量计算吸附剂的质量。然后将吸附剂的质量换算为吸附剂的循环速率，即可对比此时的吸附剂的循环速率与正常生产时相比是否存在较大偏差，从而诊断出吸附剂的循环速率是否存在异常。具体的循环速率计算方法可以参照上述实施例二中的描述。

物料诊断模块434用于对物料的流量和组分进行异常诊断。物料诊断模块434先基于动态观测器算法，根据所读取的检测变量中的流量数据和压力数据，计算出闭锁料斗中的多个流量软仪表的值。然后基于组分动态观测器算法，根据所读取的组分数据等检测变量，计算出闭锁料斗中的多个组分软仪表的值。根据流量软仪表的值和组分软仪表的值，即可判断物料的流量和组分是否存在异常，即是否属于正常的物料平衡范围之内。具体的物料的流量和组分的计算方法，可以参照上述实施例三中的描述。

在其他实施方式中，诊断装置也可以只具有上述四个诊断模块中的一个、两个或三个。

进一步的是，本发明实施例提供的异常诊断系统中，还包括与诊断装置连接的仪表维护站45、设备维护操作站46、现场无线个人数字助手(Personal Digital Assistant，简称PDA)47。

仪表维护站45为了对异常诊断系统中的各个仪表进行维护而设置，设备维护操作站46主要用于对各个设备进行维护操作，以排除设备故障。现场无线PDA 47可用于操作人员在现场对闭锁料斗及异常诊断系统进行操作，操作人员可以手持现场无线PDA 47随时随地进行操作。

本发明实施例提供的闭锁料斗的异常诊断系统中，能够实时读取闭锁料斗的温度、压力、料位、组分等检测变量，并根据这些检测变量诊断闭锁料斗在仪表、步序、循环速率、物料平衡等方面是否存在异常情况。当诊断出异常情况时，将异常情况实时显示于人机操作界面，使操作人员能够及时发现闭锁料斗出现的故障，或能够预测出潜在的故障风险，并及时处理故障。因此，采用本发明实施例提供的异常诊断系统，能够及时、高效的诊断出闭锁料斗出现的仪表故障、程序故障、管线堵塞、控制性能下降、参数震荡等异常情况，从而有效减少非计划停车或其他安全事故的发生，提高了汽油的生产效率。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断方法，其特征在于，包括：

通过闭锁料斗控制系统读取闭锁料斗的检测变量；

根据所读取的检测变量，对闭锁料斗进行异常诊断；

将诊断结果实时显示于人机操作界面。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对闭锁料斗进行异常诊断，包括以下步骤中的至少一种：

对仪表进行异常诊断；

对各个步序的操作性能指数进行异常诊断；

对吸附剂的循环速率进行异常诊断；

对物料的流量和组分进行异常诊断。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对仪表进行异常诊断，具体为：

判断仪表输出的检测数据是否属于由故障引起的坏值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各个步序的操作性能指数进行异常诊断，具体为：

计算每个步序的操作性能指数；

判断每个步序的操作性能指数是否超出了正常范围。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对吸附剂的循环速率进行异常诊断，具体为：

计算闭锁料斗内的流化状态；

当所述流化状态为密相时，计算吸附剂的质量；

将所述吸附剂的质量换算为吸附剂的循环速率。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对物料的流量和组分进行异常诊断，具体为：

基于动态观测器算法，根据所读取的检测变量中的流量数据和压力数据，计算出闭锁料斗中的流量软仪表的值；

基于组分动态观测器算法，根据所读取的检测变量中的组分数据，计算出闭锁料斗中的组分软仪表的值；

根据所述流量软仪表的值和所述组分软仪表的值，判断物料的流量和组分是否存在异常。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将诊断结果实时显示于人机操作界面之后，还包括：

在人机操作界面显示闭锁料斗发生异常的原因分析信息；

在人机操作界面显示报警信息和操作指导信息；

在人机操作界面显示报警历史数据。

8.一种汽油吸附脱硫装置的闭锁料斗的异常诊断系统，其特征在于，包括闭锁料斗控制系统、数据库、诊断装置和人机操作界面；

所述闭锁料斗控制系统用于连接闭锁料斗；

所述诊断装置用于读取闭锁料斗的检测变量，根据所读取的检测变量，对闭锁料斗进行异常诊断，并将诊断结果实时显示于所述人机操作界面；

所述数据库用于存储所读取的检测变量。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述诊断装置包括以下模块中的至少一种：

仪表诊断模块，用于对仪表进行异常诊断；

步序诊断模块，用于对各个步序的操作性能指数进行异常诊断；

循环速率诊断模块，用于对吸附剂的循环速率进行异常诊断；

物料诊断模块，用于对物料的流量和组分进行异常诊断。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括与所述诊断装置连接的仪表维护站、设备维护操作站、现场无线PDA。